DQN通俗理解

最新推荐文章于 2025-06-23 09:44:14 发布
转载 最新推荐文章于 2025-06-23 09:44:14 发布 · 2.1k 阅读 · 1
文章标签：

#强化学习

这是一个示例摘要，包含了博客的关键信息，突出了核心内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本科生学深度学习一轻松理解DQN，两个网络解决Q值误差
我是香菜
03-20 1090
本科生学深度学习一轻松理解DQN，两个网络解决Q值误差
机器学习 | 细说Deep Q-Network（DQN）
知识库搭建ing
04-17 979
DQN用神经网络替代Q表，实现从状态到动作价值的映射（Q函数近似）。
强化学习核心算法：深度Q网络（DQN）算法
小蜗牛的珍贵百宝箱
12-27 3718
深度Q网络（DQN）通过结合深度学习和Q学习，有效地处理了高维状态空间的问题。通过经验回放和目标网络的引入，DQN克服了传统Q学习在稳定性和收敛速度上的挑战，使得强化学习能够应用于更加复杂的任务，如图像和游戏等领域。DQN不仅在经典的强化学习任务中取得了突破性进展，还为后续的深度强化学习算法（如DDPG、A3C等）奠定了理论基础。
一文搞懂DQN
qq_41262334的博客
04-12 3513
给出文中DQN完整伪代码：给出算法流程框图：本文仅仅讨论算法原理，并不涉及代码复现，目前网上相关代码学习挺多，可以移步这里参考~
Deep Q-network (DQN)
最新发布
weixin_39699362的博客
06-23 719
是2013年由DeepMind团队提出的强化学习算法，首次将深度学习与传统Q-Learning结合，解决了传统强化学习在处理高维状态空间时的维度灾难问题。其核心贡献在于通过神经网络近似Q值函数，使算法能够处理图像、视频等复杂输入场景。
DQN（Deep Q-learning）入门教程（五）之DQN介绍
zxcyy56的博客
01-13 227
DQN（Deep Q-learning）入门教程（五）之DQN介绍 文章请看https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/p/12993691.html
DQN详解
一去不复返的通信er
11-07 1395
DQN详解
DQN
博观而约取，深研而广求
08-14 2652
I will try all out to discuss the DQN algorithm in this article.Basic IntroductionWe have witnessed the power of deep learning about solving high-computation problems and the strengh of reinforcement l
DQN算法的原理与复现
优快云XXCQ的博客
05-28 5093
先来解释下Q-learning 简单来说就是瞬时奖励+记忆经验奖励。 瞬时奖励：做了一个动作就能获得的奖励 经验奖励：按照训练时的经验，上一系列动作发生之后，接下来怎么做才能获得更大的奖励，换句话就是说根据复盘经验去研究如何更好地补刀,从而形成一系列的动作(连招) DQN自然就是加入深度神经网络进行预测，我们先来看看Q-learning是如何运行的 1收集数据(即游戏记录) 2令目标等于以下公式(获得价值最高的选择)： 3目标函数(获得最小的误差) 整体流程 伽马值(就是那个很像r的)用于减少下一步
Value-Based Reinforcement Learning-DQN
CltCj的博客
08-11 8434
强化学习 这一章会讲DQN算法，并且用TD算法来训练DQN。 强化学习入门这一篇就够了强化学习前言一、Action-Value Functions二、DQN2.1 游戏中agent的目标是什么？2.2 agent如何做决策？2.3 如何理解Q* 函数呢？2.5 DQN打游戏？三、如何训练DQN?3.1 TD算法3.2 TD算法训练DQN四、训练步骤六、总结 前言 说明一下：这是我的一个学习笔记，课程链接如下： 最易懂的强化学习课程 公众号：AI那些事 一、Action-Value Functio
强化学习笔记之【Q-learning算法和DQN算法】
rvdgdsva的博客
10-05 1193
强化学习第1篇.强化学习方向的学习者可以参考或者复刻
DQN实现的两种版本
03-17
关于DQN的两种版本（使用stop_gradient与不使用stop_gradient） 对不起.....我不知道怎么将文件放到优快云博客中下载，所以只能放这边了，没有资源分为0的选项.....
什么是DQN（价值学习）？
qq_44716838的博客
01-14 1572
DQN是价值学习的方法
强化学习 7—— 一文读懂 Deep Q-Learning（DQN）算法
靡不有初鲜克有终
08-10 5万+
上篇文章强化学习——状态价值函数逼近介绍了价值函数逼近（Value Function Approximation，VFA）的理论，本篇文章介绍大名鼎鼎的DQN算法。DQN算法是 DeepMind 团队在2015年提出的算法，对于强化学习训练苦难问题，其开创性的提出了两个解决办法，在atari游戏上都有不俗的表现。论文发表在了 Nature 上，此后的一些DQN相关算法都是在其基础上改进，可以说是打开了深度强化学习的大门，意义重大。 论文地址：Mnih, Volodymyr; et al. (2015). H
深度强化学习——DQN算法原理
热门推荐
weixin_44732379的博客
11-14 6万+
深度Q网络与Q学习的目标价值以及价值的更新方式都非常相似。主要的不同在于：深度Q网络将Q学习与深度学习结合，用深度网络来近似动作价值函数，而Q学习则是采用表格存储；深度Q网络采用经验回放的训练方式，从历史数据中随机采样，而Q学习直接采用下一个状态的数据进行学习。
DQN基本概念和算法流程（附Pytorch代码）
ningmengzhihe的博客
04-14 1万+
DQN，Deep Q Network本质上还是Q learning算法，它的算法精髓还是让Q估计​尽可能接近Q现实​，或者说是让当前状态下预测的Q值跟基于过去经验的Q值尽可能接近。在后面的介绍中Q现实​也被称为TD Target相比于Q Table形式，DQN算法用神经网络学习Q值，我们可以理解为神经网络是一种估计方法，神经网络本身不是DQN的精髓，神经网络可以设计成MLP也可以设计成CNN等等，DQN的巧妙之处在于两个网络、经验回放等trick。
强化学习(一)：简单的DQN理解
suai9292的博客
04-10 7932
强化学习（reinforcement learning）是一种介于监督学习和非监督学习之间的特殊任务。它并非像监督学习一样对于每一个数据都有着明确的标记信息，也不像无监督学习那样全无标记信息。强化学习有着相对稀疏的反馈标注，即奖励（Reward）。进行学习过程的代理Agent就从这些奖励中，明白自己行为的对错程度，学习如何与环境Environment互动。在目前深度学习领域长足进步的当下，将深度学...
DQN 原理（二）：理解 DQN 中的“Q”
zhi元元元
05-10 9544
继续讨论 DQN（Deep Q Networks)。可能读者对“Deep”和“Networks”已经有一定了解，但对“Q” 的含义不甚明朗。本文仍然结合上一篇《DQN 原理（一）：环境，行为，观测》和上上篇《利用 TensorFlow + Keras 玩 Atari 游戏》的代码及论文【1】进行学习和理解。AI 在每个时刻 t，根据其观测到的选择一种行为，用策略函数表示。策略函数 实现从观测状态到...
DQN 简单入门
LucasGao14的博客
11-03 1765
DQN 简单入门 背景描述 这是一个走迷宫的过程 回报矩阵描述为，也就是上图的一个转化，也就是所谓的Q(S,A)的值，行代表S现在状态，列代表A动作 现在的状态S\下一步状态A 1 2 3 4 5 6 1 -1 -1 -1 -1 0 -1 2 -1 -1 -1 0 -1 100 3 -1 -1 -1 0 -1 -1 4 -1 -1 -1 0 -1 -1 5 0 -1 -1 100 -1 100 6 -1 0 -1 -1 0 100 DQN 流程 了解DQN之前最好了解
dqn算法介绍
03-24
确保整个回答使用中文，专业术语准确，同时语言通俗易懂，帮助用户逐步理解。</think>### 深度Q网络（DQN）算法的工作原理及应用 #### 一、基本概念 深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）是强化学习中的一种算法，通过...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值